运行llama - cli.exe程序，指定了模型QwQ - 32B - Preview - Q4_K_M.gguf以及一系列参数。给出了用Python的Turtle图形库和递归算法绘制逼真树木的代码需求，展示了完整的代码。还提到qwen coder 32b instruct q4km在编码方面似乎比qwen 32b表现更好，并给出了结果的图片链接。
讨论总结
原帖涉及一段代码相关内容，评论者们从多个角度展开讨论。包括代码在绘制图形时与数据结构的关系、代码任务的难易程度和测试编码能力的有效性、编码过程、代码在不同任务中的表现、对模型能力的评估以及一些特定的编码尝试和疑问等，讨论氛围活跃，既有理性的分析，也有新奇的想法。
主要观点
- 👍 原问题通过谷歌搜索很容易解决，应该让其做一些没有很多示例的事情。
- 支持理由：原帖中的代码示例比较常见，容易通过搜索找到相似例子，做有很多示例的任务难以体现模型真实能力。
- 反对声音：这个任务对于编码能力测试是有效的。
- 🔥 代码实现不如实现过程有趣。
- 正方观点：编码过程包括多个步骤，这种迭代过程有其独特之处。
- 反方观点：无（未提及明显反方观点）
- 💡 原帖中的编码示例常见，不能体现真正的编码能力，应让编码实例做新颖的任务来体现能力。
- 正方观点：示例在谷歌上很常见，只是善于重复预先提供的答案。
- 反方观点：回复者质疑编码与新颖性的关联。
- 🤔 当人工智能比人聪明时，不应申请编程职位。
- 支持理由：存在编程职位申请者不懂基础知识，不能理解生成的代码的情况。
- 反对声音：无（未提及明显反方观点）
- 😎 此基准测试不是最佳的用于基准测试的工具。
- 支持理由：该基准测试太流行，缺乏独特性或准确性。
- 反对声音：无（未提及明显反方观点）
金句与有趣评论
- “😂 I’m interested in how much it’s drawing on the existence of trees as common data structures outside the visual representation task.”
- 亮点：从数据结构的角度对代码绘制树提出独特思考方向。
- “🤔 This only took 2s of google searching to solve.”
- 亮点：直接指出原帖问题可简单通过谷歌搜索解决，引发后续关于任务难度的讨论。
- “👀 can it generate doom tho”
- 亮点：将编程与游戏联系起来，展现对编码能力边界的好奇。
- “😏 The implementation is not as interesting as the way it gets there.”
- 亮点：提出代码实现过程比结果更有趣的独特观点。
- “😜 This should be a new benchmark.”
- 亮点：针对一个创意提议给出积极反馈，认为可成为新的基准。
情感分析
总体情感倾向较为复杂。存在争议的点主要在对代码能力的评估、测试任务的有效性以及对人工智能发展影响的看法上。部分人对原帖中的代码和测试持否定态度，认为其不能很好地体现模型能力或者没有价值；也有人对代码的实现过程、在不同任务中的表现等持有正面看法；还有人对人工智能可能影响编程职业表示担忧。原因在于大家从不同的角度（如编程经验、对模型能力的理解、对测试任务的认知等）出发看待这些问题。
趋势与预测
- 新兴话题：对模型在特定、更复杂或少见任务中的表现的探索可能会引发后续讨论，例如要求模型生成特定游戏相关内容、特定功能的网页组件代码等。
- 潜在影响：如果关于模型能力评估的争议持续，可能会影响到编程相关的学习、招聘以及人工智能在编程领域的进一步发展等。例如，在编程学习中如何设定合理的学习目标和评估方式，招聘中如何考量编程能力等。
详细内容：
标题：Reddit 上关于某编码模型表现的热烈讨论
最近，Reddit 上一篇关于某种编码模型的帖子引发了广泛关注。原帖展示了使用该模型生成的用 Python 语言绘制树的代码，并表示其表现令人惊讶，甚至认为其在编码能力上优于其他模型。此帖获得了众多点赞和大量评论。
讨论的焦点主要集中在该模型的编码能力是否真的出色，以及测试案例的合理性。有人指出，像用 Python 绘制树这样的任务在网络上有很多现成的例子，模型可能只是重复了已有的答案，而非真正展现出强大的编码能力。比如有用户分享道：“Simpler than that. Just google ’turtle tree recursion’ and there are plenty of examples of this exact problem for it to draw from. This is like ‘make a snake game’ lite.” 还有用户说：“Common enough I found a half dozen videos and another half dozen links to examples using a thirty second Google search… and I didn’t even scroll to the end of the first results page.” 但也有人认为该测试有一定价值，比如“Did you notice how different and better is my tree than your example? Where did you see similarities?”
对于测试案例的选择，有人提出应选择更独特新颖的任务来评估模型的真实编码水平，比如“Ask it to draw an independent Hong Kong”“Ask it to do a cat or a dog or something that isn’t as common.” 有用户表示自己在实际测试中发现该模型在某些复杂任务上表现不佳，例如“ I asked for a html, css, js version of tetris. It failed many times and i gave up. The model does talk a lot”。
同时，关于模型的参数设置也引发了讨论，有人认为“–top-k 20 –top-p 0.8 –temp 0.7 –repeat-penalty 1.05”这些参数并非最优。
总之，Reddit 上的讨论对于该编码模型的能力和测试方式存在不同看法，究竟如何准确评估模型的编码能力仍有待进一步探讨。
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